AdaMixer: A Fast-Converging Query-Based Object Detector
System Verilog 扩展了 Verilog 的 教据类型 ， 增强了指定文本值的方法。在介绍文本值之前我们先简单回忆一下HDL中的四个状态数据值。
关键点通常是指Low-Level 的Landmark，如点、角点或边缘，它们可以从不同的视角轻松检索。这使得移动车辆能够估计其相对于周围环境的位置和方向，甚至可以使用一个或多个相机执行闭环（即同时定位与地图构建，SLAM）。在历史上，这项任务是通过手工设计的特征描述子来完成的，如ORB，SURF，HOG，SIFT。然而，这些方法要么不支持实时处理，要么在光照变化、运动模糊等干扰下表现不佳，或者检测到的关键点是聚集成簇而不是在图像中分散，这降低了姿态估计的准确性。学习到的特征描述子旨在解决这些问题，通常通过以随机亮度、模糊和对比度的形式进行数据增强。
向量是2D、3D数学研究的标准工具，在3D游戏中向量是基础。因此掌握好向量的一些基本概念以及属性和常用运算方法就显得尤为重要。在本篇博客中，马三就来和大家一起回顾和学习一下Unity3D中那些常用的3D数学知识。
作者：Devansh 翻译：汪桉旭校对：zrx 本文约3300字，建议阅读10分钟本文对批量大小和监督学习的相关研究进行了总结。 批大小是机器学习中重要的超参数之一。超参数定义了更新内部模型参数之前要处理的样本数，这是确保模型达到最佳性能的关键步骤之一。当前，针对不同的批大小如何影响ML工作流，已经开展了很多研究。本文对批量大小和监督学习的相关研究进行了总结。为全面了解该过程，我们将关注批大小如何影响性能、训练成本和泛化。 训练性能/损失 训练性能/损失是我们关心的主要指标。“批大小”与模型损失有一个有趣的
如果液体不动时，在视觉上是无法与固体区分开的。你看的到底是水，果冻还是玻璃杯呢？水池是结冰的吗？但可以肯定的是，如果干扰它并观察它是否会变形，以及变形多少就可以区分。仅从创建上看起来像流体的材质是远远不够的，实际上它必须要能动起来。否则，它就是看起来像是水的玻璃雕塑或已经结冰的水。当然，这对于一张照片来说已经足够了，但对于电影或游戏来说远远足够。
随着各行业对计算机依赖性的日益提高，计算机信息系统的发展使得作为其网络设备、主机服务器、数据存储设备、网络安全设备等核心设备存放地的计算机机房日益显现出它的重要地位，而机房的环境和动力设备如供配电、UPS、空调、消防、保安等必须时时刻刻为计算机信息系统提供正常的运行环境。一旦机房环境和动力设备出现故障，对数据传输、存储及系统运行的可靠性构成威胁。如果故障不能及时处理，就可能损坏硬件设备，造成严重后果。对于银行，证券，海关，邮局等需要实时交换数据的单位的机房，机房管理更为重要，一旦系统发生故障，造成的经济损失更是不可估量。因此许多机房的管理人员不得不采用24小时专人值班，定时巡查机房环境设备，这样不仅加重了管理人员的负担，而且更多的时候，不能及时排除故障，对事故发生的时间无科学性的管理。而在现如今工业4.0的改革崛起，工业互联网和 5G 等新基建的发展下，工业管控在可视化系统的搭载上越来越广泛，比起传统的机房，智能机房在节省很多人力劳力的基础上，还带来更稳定的环境保障。
作者：Sandeep Bhupatiraju 剧透警告：摩斯电码并不需要破解。它很有用，因为消息可以使用这些代码以最少的设备发送，并且我说它不需要破解，因为代码是众所周知的，点和破折号的组合并不是什么秘密。但是，从理论上讲，它是一种替代密码（substitution cipher）， 每个字母（和每个数字）的每个字母都有一些使用点和破折号的表示形式，如下所示。 让我们暂停我们的怀疑，并假设我们收到摩尔斯电码的消息，但我们不知道如何阅读它们。假设我们还有一些代码的例子及其相应的单词列表。现在，
这篇文章是使用游戏引擎探索地图可视化的开篇。传统的地图渲染通常是在iOS/Android/Web平台进行的，为了探究更酷炫的地图展示，会记录基于UE4/Unity进行地图渲染的探索过程。
在第四章中，我们学习了如何创建一个识别图像的神经网络。我们能够在区分 3 和 7 方面达到 98%以上的准确率，但我们也看到 fastai 内置的类能够接近 100%。让我们开始尝试缩小这个差距。
不够快！还不够快？ 在 NLP 和 CV 任务上，为了加速神经网络的训练，借助 32K 的批量大小（batch size）和 8 块 GPU，只需 14 分钟就完成 ImageNet 的训练，76 分钟完成 Bert 的训练。研究人员对训练速度的渴望从来没有停止过。 那，只用 1 块 GPU 够不够？在推荐系统上，不仅可以，还能将批量大小继续提升！ 最近，字节跳动AML（应用机器学习团队）和新加坡国立大学的研究人员提出了一个新的优化方法 CowClip，在公开点击率预测数据集 Criteo 上最高支持 12
作者：Jack Chih-Hsu Lin翻译：陈之炎校对：王紫岳 本文约4600字，建议阅读9分钟18个必须知道的PyTorch提速秘籍：工作原理和方法。 调整深度学习管道如同找到合适的齿轮组合（图片来源：Tim Mossholder） 为什么要阅读本博？ 深度学习模型的训练/推理过程涉及到多个步骤。在时间和资源受限的情况下，实验迭代速度越快，越能优化模型的预测性能。本博收集整理了些许能够最大限度提高内存效率以及最小化运行时间的PyTorch的技巧和秘籍。但为了更好地利用这些技巧，我们还需要了解它的工
选自Medium 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天、吴攀 图像分类是人工智能领域的基本研究主题之一，研究者也已经开发了大量用于图像分类的算法。近日，Shiyu Mou 在 Medium 上发表了一篇文章，对五种用于图像分类的方法（KNN、SVM、BP 神经网络、CNN 和迁移学习）进行了实验比较，该研究的相关数据集和代码也已经被发布在了 GitHub 上。 项目地址：https://github.com/Fdevmsy/Image_Classification_with_5_methods 图像分类，顾名
本文小白将和大家一起学习如何在不使用计算量很大的滑动窗口的情况下对任意尺寸的图像进行图像分类。通过修改，将ResNet-18CNN框架需要224×224尺寸的图像输入改为任意尺寸的图像输入。
Object Partitioning using Local Convexity
在完成毕业论文（设计）期间的调研工作，主要研究了几个经典的问答系统和机器阅读理解模型。
这是有关创建简单塔防游戏的系列教程的第三部分。它涵盖了塔的创作以及它们如何瞄准和射击敌人。
推荐另一篇很好的总结：变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。 这篇总结很专业，并且很好的回答了评论中的疑问： Depthwise Separable Convolution 就是卷积加 group 吧？ 这篇文章里是这么说的： 要注意的是，Group conv 是一种 channel 分组的方式，Depthwise +Pointwise 是卷积的方式，只是 ShuffleNet 里面把两者应用起来了。因此 Group conv 和 Depthwise +Pointwise 并不能划等号。
这些代码不需要包含在任何Pass语义块中，在使用时，我们只需要在Pass中直接指定需要使用的顶点着色器和片元着色器函数名即可。CGINCLUDE类似于C++中头文件的功能。由于高斯模糊需要定义两个Pass，但它们使用的片元着色器代码是完全相同的，使用CGINCLUDE可以避免我们编写两个完全一样的frag函数。
Tensorflow.js是一个基于deeplearn.js构建的库，可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等，且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。因此，可以不需要服务器GPU来训练神经网络。本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后，我们描述了如何创建一些复杂的模型。
安全是一个具有深度和广度的广阔主题。但安全专家认为可以将Lightrun作为安全工具的一种创造性方法，并且可以将其提升到一个新的水平。
这是关于创建自定义脚本渲染管道系列教程的第16部分。它是关于将渲染分辨率与目标缓冲区大小解耦的。
在深度网络中权重和激活那个更重要？显然是权重，因为我们可以从权重推导出网络的激活。但是深度网络是非线性嵌入函数；我们只想要这种非线性嵌入。在这种嵌入基础上进行训练并获得结果（例如分类），我们要么需要在分类网络中使用线性分类器，要么需要在输出的特征中计算相似度。但是与权重衰减正则化相比，特征嵌入正则化在论文中却很少被提到和使用。通过权重衰减的正则化可以明显影响网络的性能，尤其是在小数据集上[3]。同样，特征嵌入也可以带来重大影响，例如避免模式崩溃（model collapse）。在本文中，我将介绍两个相关的特征嵌入正则化器：SVMax [1] 和 VICReg [2]。
当前的深度学习浪潮在五年前就开始了。深度学习是驱动汽车的技术，也可以在Atari游戏中击败人类，甚至能够诊断癌症。 深度学习是机器学习的一个分支。它被证明是一种可以在原始数据中找到模式(比如图像或声音)的有效方法。如果说你想要在没有特定编程的情况下对猫和狗进行分类，首先它会在图片中找到物体对象的边缘，然后从中构建了模式，接下来，它会检测鼻子、尾巴和爪子。这使得神经网络能够对猫和狗进行最终分类。 但是，对于结构化数据，有更好的机器学习算法。例如，如果你有一个带有消费者数据的excel表格，并且想要预测他们的下
从图中可以看到，语言信号可以表示为一个d T的matrix。其中，d为向量的维度（不同的表示方法，维度不一样）， T为向量的个数。 同理，文本也可以表示为一个V N的matrix，N表示组成text的token（不同的表示方法，token的含义不一样）的个数，V表示token集合的大小（即token去重后的数量）。 语音信号的预处理通常采用重叠的稠密采样机制，通常T >> N。语音识别问题的输入输出都是matrix，输入vector及输出token的选取，不同的算法有不同的方式。整体来看，语音识别问题就是一个Seq2Seq的变换问题
欢迎回到第三部分，也是我们的迷你WebGL教程系列的最后一部分。在此课程中，我们会会介绍光照和添加2D对象到场景中。新的内容很多，我们还是直接开始吧。
nnU-Net的贡献在于：不仅可以用作开箱即用的分割工具，还可以用作未来医学分割相关发表论文的强大U-Net baseline和平台。
这是基础渲染课程系列的第一部分，主要涵盖变换矩阵相关的内容。如果你还不清楚Mesh是什么或者怎么工作的，可以转到Mesh Basics 相关的章节去了解（译注：Mesh Basics系列皆已经翻译完毕，但与本系列主题关联不大，讲完4个渲染系列之后，再放出来）。这个系列会讲，这些Mesh是如何最终变成一个像素呈现在显示器上的。
近些年，大型语言模型（LLMs）表现出了强大的语言理解能力。但是，想要将这些模型应用到不同的场景，并部署到边缘设备（例如手机）上，我们还面临一个重要的问题：这些模型通常参数众多，计算负担重，如何在不损失性能的情况下让它们变得“轻量”并适应不同需求呢？
只需“100K大小的外挂”，就能让自动驾驶AI识别“物体运动状态”的能力大幅上升！
这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题。结合一些理论知识，通过大量实验，文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响、如何影响以及如何缩小影响等有关内容。
随机梯度下降是训练深度学习模型的主要方法。
前几天，OpenAI 来了一波重磅更新，一口气宣布了 5 个新模型，其中就包括两个新的文本嵌入模型。
标题：PL-VINS: Real-Time Monocular Visual-Inertial SLAM with Point and Line
在上文《Milvus 最佳实践之如何选择索引类型》中，针对0.5.3版本和不同用户需求提出了关于选择索引类型的意见。本文针对 Milvus 0.6.0 版本的一些关键系统配置项进行详细说明与测试验证，并给予如何设置的建议。
“深度强化学习一直以来都以智能体训练时间长、计算力需求大、模型收敛慢等而限制很多人去学习，比如：AlphaZero训练3天的时间等，因此缩短训练周转时间成为一个重要话题。深度强化学习大神Pieter Abbeel最近发表了深度强化学习的加速方法，他从整体上提出了一个加速深度强化学习周转时间的方法，成功的解决了一些问题，Pieter Abbeel，伯克利大学教授，也是强化学习的重要科学家之一。”
Transformer 在深度学习中占据主导地位，但二次存储和计算需求使得 Transformer 的训练成本很高，而且很难使用。许多研究都尝试线性化核心模块：以 Performer 为例，使用带核的注意力机制。然而，这种方法还存在很多缺点，例如它们依赖于随机特征。
（2）定义训练数据，加餐部分是使用自己的数据集：（可参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147）
论文题目：Single-Stage 6D Object Pose Estimation
对于目标检测、实例分割、图像分类和许多其他当前的计算机视觉挑战，一个带有Multi-Head Self-Attention的Transformer可能是所有任务都需要的。Transformer在自然语言处理中取得成功后，学习远程特征依赖在计算机视觉中也被证明是一种有效的策略。
本篇是看完《游戏编程算法与技巧》后做的笔记的上半部分. 这本书可以看作是《游戏引擎架构》的入门版, 主要介绍了游戏相关的常见算法和一些基础知识, 很多知识点都在面试中会遇到, 值得一读.
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
创建了一个向量类的对象后，可以往其中随意地插入不同的类的对象，既不需顾及类型也不需预先选定向量的容量，并可方便地进行查找。对于预先不知或不愿预先定义 数组大小，并需频繁进行查找、插入和删除工作的情况，可以考虑使用向量类。向量类提供了三种 构造方法：
一个部件，将其子部件的体积缩小到可用空间的一部分。有关布局算法的更多详细信息，请参阅RenderFractionallySizedOverflowBox。
若正好在区间内则直接返回原值，如果比最大值大则返回最大值，若比最小值小则返回最小值。
ML.NET一种跨平台的开源机器学习框架。ML.NET将让广大.NET开发人员可以开发自己的模型，并且将自定义的机器学习融入到其应用程序中，无需之前拥有开发或调整机器学习模型方面的专业知识。能够支持诸多机器学习任务，比如说分类（比如文本分类和情绪分析）以及回归（比如趋势预测和价格预测）,使用模型用于预测，还包括该框架的核心组件，比如学习算法、转换和核心的机器学习数据结构。
机车类是转向角色的基类，但它不提供任何转向行为，只处理与运动相关的基本内容，如位置，速度，质量以 及角色接触场景边缘后的反应（反弹还是穿越出现在另一边）。转向机车(SteeredVehicle)类继承机车类，并为之增加转向行为。使用这样的结构 其目的是为了让机车类可以用于仅需要移动而不需要转向行为的对象，同时也可以让转向机车类不考虑基本运动的细节而专心实现转向功能。 /// /// 机车类 /// public class Vehic
Demo 这是最近两个月来的一个小总结，实现的demo已经上传github，里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNN、LSTM、BiLSTM等多个神经网络模型的的实现。这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题、处理方法和相关策略，以及经验（其实并没有什么经验）等，白菜一枚。 Demo Site: https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch
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